Viac

Vytváranie bodov z premennej bez long / lat pomocou MapBasic?


Môže mi niekto pomôcť s vytvorením bodov bez long / lat v mapbasic, ak mám tabuľku s premenným celým číslom.

Budem mať popupmenu pre túto tabuľku a vždy, keď ju vyberiem, vytvoria sa navzájom rovnako oddelené body (10 m alebo 15 m) (vertikálne oddelené) a každý bod pomenujem pomocou prípony, koľko bodov bolo vytvorených ... napr. Loc_1_1, Loc_1_2 ... až do Loc_1_10 (ak vyberiem prvý riadok).

Mapa Zobraziť by vyzerala nižšie,


Niekoľko nápadov, ktoré by ste možno chceli prenasledovať alebo preskúmať.

Najskôr chcete získať objekt z aktuálneho vybratého objektu, jeho názov a prečítať počet kópií, ktoré chcete vytvoriť:

Načítať najskôr od výberu oPoint = Selection.OBJ nCount = Selection.Counts sName = Selection.Name

Ďalšou vecou je vytvoriť kópie. Tu ich vkladám do dočasnej tabuľky, ktorú tiež musíte vytvoriť. V kóde nižšie kompenzujem súčasný bod 100 metrov na sever. Prvý je posunutý o 100 metrov, druhý je posunutý o 200 metrov atď

Pre i = 1 Do nCount Vložiť do TEMP_TABLE (NAME, OBJ) Hodnoty (sName & "_" & i, Offset (oPoint, 90, i * 100, "m") Ďalej

Ako vložiť do premennej TABUĽKA?

Chcem uložiť 2 súradnicové body (zemepisná šírka a dĺžka) do premennej tabuľky.

Správa 102, úroveň 15, stav 1, riadok 2 Nesprávna syntax v blízkosti výrazu „@coordinates“.

Výsledok výberového dotazu:

Ako môžem uložiť hodnoty do dátového typu tabuľky?

Spustil som dopyt SELECT @@ VERSION a dostal som výsledok:

Microsoft SQL Server 2016 (RTM) - 13.0.1601.5 (X64) 29. apríla 2016 23:23:58 Autorské práva (c) Microsoft Corporation Standard Edition (64-bitová) pre Windows 10 Enterprise 6.3 (zostava 16299:)


Modelovanie Foucaultovho kyvadla

Tento príklad ukazuje, ako modelovať Foucaultovo kyvadlo. Foucaultovo kyvadlo bolo dielom francúzskeho fyzika Leona Foucaulta. Malo sa dokázať, že Zem rotuje okolo svojej osi. Rovina oscilácie Foucaultovho kyvadla sa otáča po celý deň v dôsledku osovej rotácie Zeme. Rovina oscilácie dokončuje celý kruh v časovom intervale T, ktorý závisí od zemepisnej šírky.

Foucaultovo najslávnejšie kyvadlo bolo inštalované vo vnútri Parížskeho panteónu. Jednalo sa o 28 kg kovovú guľu pripevnenú k 67 metrov dlhému drôtu. Tento príklad simuluje 67 metrov dlhé kyvadlo na zemepisnej šírke Paríža.

Simulink & # 174 Model

Najjednoduchší spôsob riešenia problému s kyvadlom Foucault v aplikácii Simulink & # 174 je zostavenie modelu, ktorý rieši spojené diferenciálne rovnice pre systém. Tento model je znázornený na obrázku 1. Rovnice, ktoré popisujú Foucaultovo kyvadlo, sú uvedené nižšie. Podrobnosti o fyzike modelu a odvodení týchto rovníc nájdete v časti Analýza a fyzika.

Otvorenie modelu

Zadajte príkaz sldemo_foucault do príkazového okna MATLAB & # 174, aby ste otvorili tento model. Tento model zaznamenáva údaje simulácie do premennej sldemo_foucault_output. Zaznamenané signály majú modrý indikátor. Ďalšie informácie nájdete v časti Konfigurácia signálu na protokolovanie.

Postava 1: Foucaultov model kyvadla

Počiatočné podmienky

Tento model načítava konštanty a počiatočné podmienky zo súboru sldemo_foucault_data.m. Obsah tohto súboru je uvedený v tabuľke 1 nižšie. Parametre simulácie môžete upravovať priamo v pracovnom priestore MATLABu. Počiatočná amplitúda kyvadla musí byť v porovnaní s dĺžkou kyvadla malá, pretože diferenciálne rovnice platia iba pre malé oscilácie.

Stôl 1: Počiatočné podmienky

Spustenie simulácie

Stlačením tlačidla „Prehrať“ na paneli nástrojov v okne modelu spustíte simuláciu. Simulácia použije variabilný krokový tuhý riešiteľ, ode23t. Bude simulovať Foucaultovo kyvadlo po dobu 3 600 sekúnd (môžete zmeniť simulačný čas). Model používa predvolenú relatívnu toleranciu RelTol = 1e-6.

Obrázok 2: Výsledky simulácie Foucaultovho kyvadla (simulačný čas 3 600 s)

Výsledky

Výsledky simulácie sú uvedené na obrázku 2 vyššie. Simulácia počíta súradnice kyvadla x a y a zložky rýchlosti x a y kyvadla.

Rovina kmitania kyvadla dokončí 360 stupňový pohyb za viac ako 24 hodín. Obdobie zametania je funkciou lambda zemepisnej šírky (pozri deriváciu v časti Analýza a fyzika).

Obrázok 3: Blok animácie zobrazuje, ako veľmi sa oscilačná rovina kyvadla otáča za hodinu

Po spustení simulácie výsledky animujete dvojitým kliknutím na blok animácie.

Poznámka: Časť „Animovať výsledky“ príkladu vyžaduje nástroj na spracovanie signálu # 8482. Dvojité kliknutie na blok animácie spôsobí chybu, ak nie je nainštalovaný. Všetky ostatné časti príkladu budú fungovať správne bez nástrojov na spracovanie signálu.

Súbor sldemo_foucault_animate.m vykresľuje polohu kyvadla v rôznych časových bodoch. Jasne vidíte, ako sa rotuje rovina oscilácie kyvadla.

Poznámka: Ak simuláciu prevádzkujete s veľkou relatívnou toleranciou, bude výsledok numericky nestabilný počas dlhého časového obdobia. Uistite sa, že používate tuhý riešiteľ variabilných krokov. Prečítajte si viac o numerickej nestabilite tuhých problémov a výkone riešiteľa v príklade „Skúmanie riešení s variabilným krokom pomocou tuhého modelu“.

Zatvorenie modelu

Zatvorte model. Vymazať vygenerované údaje.

Analýza a fyzika

Táto časť analyzuje Foucaultovo kyvadlo a popisuje fyziku za ním. Kyvadlo je možné modelovať ako bodovú hmotu zavesenú na drôte dĺžky L. Kyvadlo sa nachádza na zemepisnej šírke lambda. Je vhodné použiť referenčné rámce zobrazené na obrázku 4: zotrvačný rám I (vzhľadom na stred Zeme) a neinerciálny rám N (vzhľadom na pozorovateľa na povrchu Zeme). Neinerciálny rám sa zrýchľuje v dôsledku otáčania.

Obrázok 4: Inerciálne a neerciálne rámce problému

Bod O je pôvodom neinerciálneho rámu N. Je to bod na povrchu Zeme pod bodom zavesenia kyvadla. Neinerciálny rám je zvolený tak, aby os z smerovala od stredu Zeme a bola kolmá na zemský povrch. Os x smeruje na juh a os y na západ.

Ako bolo uvedené v úvode, oscilačná rovina Foucaultovho kyvadla sa otáča. Rovina oscilácie dokončuje úplnú rotáciu v čase Trot danú nasledujúcim vzorcom, kde Tday je trvanie jedného dňa (t.j. čas, ktorý trvá Zemi, kým sa raz otočí okolo svojej osi).

Sinusový faktor si vyžaduje ďalšiu diskusiu. Často sa nesprávne predpokladá, že oscilačná rovina kyvadla je zafixovaná v zotrvačnom ráme vzhľadom na stred Zeme. To platí iba pre severný a južný pól. Aby ste odstránili tento zmätok, zamyslite sa nad bodom S (pozri obrázok 4), kde je kyvadlo zavesené. V zotrvačnom rámci I sa bod S pohybuje po kružnici. Kyvadlo je zavesené na drôte konštantnej dĺžky. Pre jednoduchosť ignorujte trenie vzduchu. V zotrvačnom ráme I pôsobia na cievku iba dve sily - napätie drôtu T a gravitačná sila Fg.

Vektor r udáva polohu kyvadla B (pozri obrázok 4). Druhý Newtonov zákon hovorí, že súčet všetkých síl pôsobiacich na teleso sa rovná hmotnosti krát zrýchlenia telesa.

V celom tomto dôkaze bodky označujú časové derivácie, šípky označujú vektory, čiapky označujú jednotné vektory (i, j a k pozdĺž osí x, y a z). Bodka nad šípkou vektora označovala časovú deriváciu vektora. Šípka nad bodkou označovala vektor časovej derivácie. Nižšie si pozrite rozdiel medzi celkovým a radiálnym zrýchlením.

Gravitačné zrýchlenie smeruje do stredu Zeme (negatívny smer z).

Rozložte termín akcelerácie:

Časové derivácie jednotkových vektorov sa objavia, pretože neinerciálny referenčný rámec N rotuje v priestore. To znamená, že unitárne vektory i, j a k rotujú v priestore. Ich časové deriváty sú uvedené nižšie. Omega je uhlová rýchlosť otáčania Zeme okolo svojej osi. Skalárna Omega je hodnota uhlovej rýchlosti. Vektorová Omega je vektorová uhlová rýchlosť. Jeho smer je určený pravidlom pravej ruky.

Prepíšte časovú deriváciu vektora r vzhľadom na Omegu.

Podobne vyjadrte druhú časovú deriváciu vektora r.

Pre zjednodušenie tejto rovnice predpokladajme, že Omega pre Zem je veľmi malá. To nám umožňuje ignorovať tretí výraz vo vyššie uvedenej rovnici. V skutočnosti je druhý člen (ktorý je už oveľa menší ako prvý člen) o štyri rády väčší ako tretí člen. Toto redukuje rovnicu na nasledujúcu formu:

Newtonov druhý zákon je možné zapísať a rozložiť na komponenty x, yaz z takto:

Uhlová amplitúda oscilácií je malá. Preto môžeme ignorovať vertikálnu rýchlosť a vertikálne zrýchlenie (bodka z a dvojitá bodka). Komponenty napätia strún je možné vyjadriť pomocou aproximácií malého uhla, čo tiež značne zjednodušuje problém a robí ho dvojrozmerným (pozri nižšie).

Charakteristické diferenciálne rovnice

Nakoniec môže byť fyzika problému opísaná nižšie uvedeným systémom spojených rovníc. Súradnice x a y určujú polohu kyvadla z pohľadu pozorovateľa na Zemi.

Analytické riešenie (približné)

Nasleduje analytické riešenie problému s Foucaultovým kyvadlom. Bohužiaľ to nie je presné. Ak sa pokúsite analytické riešenie dosadiť do diferenciálnych rovníc, zostanú nezrušené členy rádu Omega na druhú. Pretože je však Omega veľmi malá, môžeme nezrušené výrazy z praktických dôvodov ignorovať.

Aktuálny systém diferenciálnej rovnice je asymetrický

Počas derivácie boli termíny týkajúce sa Omega na druhú ignorované. To malo za následok xy symetriu v diferenciálnych rovniciach. Ak sa vezme do úvahy pojem Omega na druhú, systém diferenciálnych rovníc sa stane asymetrickým (pozri nižšie).

Aktuálny Foucaultov model kyvadla môžete ľahko upraviť tak, aby zohľadňoval asymetrické diferenciálne rovnice. Jednoducho upravte príslušné bloky zosilnenia, ktoré obsahujú g / L, a pridajte potrebný výraz. Táto zmena zavedie veľmi malú celkovú opravu číselného výsledku.


Vytváranie bodov z premennej bez long / lat pomocou MapBasic? - Geografické informačné systémy

Univerzitné konzorcium pre vedu o geografických informáciách

PREDSLOV

Za takýchto okolností sa mechanizmy, ktoré stanovujú priority financovania, stávajú rozhodujúcimi. Priority financovania výskumu sa tradične stanovovali zložitým procesom, ktorý sa pokúša vyvážiť intelektuálnu zvedavosť s potrebou vyriešiť okamžité a praktické problémy a zaistiť zdravie priemyslu prostredníctvom vynálezov. Jednou z najdôležitejších zložiek tohto mechanizmu je úloha, ktorú zohrávajú samotní vedci. Zatiaľ čo spoločnosť ako celok musí určovať dôležitosť mnohých problémov, vedci sú veľmi dobre vybavení na to, aby odhadli pravdepodobnosť riešenia daného problému pomocou výskumu a zdrojov potrebných na jeho uskutočnenie. Vedci preto musia hrať dôležitú úlohu pri stanovovaní priorít výskumu a rozsahu vedeckej agendy. Aj keď teda konečné rozhodnutia o prideľovaní verejných prostriedkov budú vždy prijímať vlády konajúce v mene občanov, je nevyhnutné, aby boli vedci zapojení do dialógu, ktorý predchádza prideleniu obmedzených zdrojov, ktoré budú k dispozícii pre budúci výskum.

V roku 1995, po niekoľkých rokoch neformálnych diskusií, skupina amerických výskumných univerzít, národných laboratórií a učených spoločností vytvorila University Consortium for Geographic Information Science (UCGIS). Termín „geografické informácie o vede“ sa v poslednej dobe objavil ako prijateľný zastrešujúci termín pre základné problémy týkajúce sa efektívneho zachytávania, interpretácie, uchovávania, analýzy a komunikácie geografických informácií - témy, ktoré s popularitou geografických informácií získavajú čoraz väčší význam. informačné systémy (GIS), globálny pozičný systém (GPS), satelitný diaľkový prieskum a súvisiace geografické informačné technológie. Vedci geografických informácií študujú, ako ľudia používajú geografické informácie pri hľadaní smeru, vyvíjajú techniky na meranie presnosti geografických informácií, nachádzajú lepšie spôsoby, ako reprezentovať geografické informácie v digitálnych počítačoch, vyvíjajú štandardy, ktoré umožňujú počítačom vymieňať si geografické informácie napriek rozdielom v systémových formátoch a skúmajú mnoho ďalšie dôležité otázky.

Členovia UCGIS kombinujú silné stránky v rôznych disciplínach. Na to, aby inštitúcia získala oprávnenie na členstvo, musí preukázať, že sa významne zaviazala k výskumu v oblasti geografických informačných vied, ktorý sa týka viacerých disciplín a existujú mechanizmy koordinácie a spolupráce. Ďalšie informácie o UCGIS nájdete na jeho webovej stránke http://www.ucgis.org.

Dôležitým cieľom UCGIS je rozvoj súboru výskumných priorít pre geografickú informačnú vedu. V súlade s tým sa v júni 1996 stretli delegáti 29 výskumných inštitúcií, ktorí boli v tom čase členmi UCGIS, v Columbuse v štáte Ohio, aby uskutočnili konsenzuálny proces vývoja prioritnej výskumnej agendy. Pred stretnutím mala každá inštitúcia príležitosť identifikovať päť tém na základe diskusie medzi vedcami o geografických informáciách v jednotlivých kampusoch. V Kolumbovi boli tieto počiatočné témy objasnené, zlúčené, rozšírené a zdokonalené. Delegáti potom hlasovali za identifikáciu konečného zoznamu. Po stretnutí pracovné skupiny témy ďalej spresnili, formalizovali v štandardnom formáte a predložili redakčnej komisii.

Tento príspevok predstavuje súhrn priorít výskumu, ktoré vyplynuli z tohto procesu. UCGIS považuje výskumnú agendu organizácie za dynamický, neustále sa rozvíjajúci dokument. Vo svojej pôvodnej podobe predstavuje iba názory výskumnej komunity, a teda nie je ničím iným ako prvou fázou dialógu, ktorý do národného procesu stanovovania priorít zapojí čo najviac ďalších zúčastnených strán. Okrem toho je pravdepodobné, že samotná výskumná komunita bude chcieť upraviť program, pretože sa vyvíja veda a je viac známych základných problémov spojených s geografickými informáciami. Napriek tomu sa domnievame, že je dôležité, aby boli výskumné priority UCGIS zverejnené vo forme tohto dokumentu, aby boli prístupné čo najširšiemu publiku a aby sa proces dialógu posúval čo najrýchlejšie vpred. UCGIS plánuje v nadchádzajúcich mesiacoch množstvo ďalších aktivít na stimuláciu tohto dialógu a dúfa, že od ostatných zainteresovaných strán bude možné získať čo najviac informácií. Ako sa napríklad tieto priority zhodujú s prioritami vládnych agentúr s veľkými záväzkami k geografickým informáciám alebo s prioritami softvérového priemyslu GIS? Ako sa porovnávajú s poznatkami vedcov z odborov, ktoré využívajú geografické informačné technológie, namiesto toho, aby študovali jej základné problémy?

Pri vývoji tohto dokumentu zohrali dôležitú úlohu určití jednotlivci. Kľúčové úlohy pri organizovaní stretnutia Columbus, na ktorom sa zakladá, zohrali viacerí členovia výboru pre výskum UCGIS: David Mark, Štátna univerzita v New Yorku v Buffale (predseda) John Bossler, Štátna univerzita v Ohiu Jerome Dobson, Národné laboratórium Oak Ridge Max Egenhofer, University of Maine George Hepner, University of Utah Donna Peuquet, Pensylvánska štátna univerzita a Dawn Wright, Oregonská štátna univerzita. UCGIS tiež oceňuje príspevky delegátov na stretnutie Columbusu, pracovných skupín, ktoré prispeli k vypracovaniu každej témy, a návrhov správ, na ktorých je táto práca založená, riaditelia UCGIS a členovia redakčnej komisie pre výskumnú agendu: Earl Epstein, Štátna univerzita v Ohiu Michael Goodchild, Kalifornská univerzita, Santa Barbara (spolupredsedníčka) Carolyn Hunsakerová, Národné laboratórium Oak Ridge (spolupredsedníčka) John Radke, Kalifornská univerzita, Berkeley Bill Reiners, Univerzita vo Wyomingu a Alan Saalfeld, Ohio State University. Pripomienky k tomuto príspevku sú vítané. Mali by byť adresovaní prezidentovi UCGIS (v súčasnosti William Craig, University of Minnesota), e-mailom na adresu [email protected]

ÚVOD

Nakladanie s geografickými informáciami vždy vyvolalo problémy vedeckého charakteru. Veda o matematickej geografii prekvitala v klasických a stredovekých dobách z dôvodu potreby porozumieť základnému tvaru Zeme a jeho rozmerom, aby bolo možné ich presne zmapovať a povrch premeniť tak, aby vyhovoval plochým papierovým listom máp. Geodetická veda sa naďalej venuje takýmto otázkam, pretože v reakcii na vylepšené merania sú vymýšľané stále presnejšie geometrické modely tvaru Zeme. Nové technológie, ako napríklad systémy ulíc, ktoré sa v súčasnosti inštalujú do mnohých vozidiel na uľahčenie navigácie, vzbudili nový záujem o staré otázky týkajúce sa schopnosti ľudí porozumieť a pracovať s informáciami vyjadrenými vo forme mapy.

Rýchly rozvoj geografických informačných technológií za posledné dve desaťročia viedol k zásadným zmenám v spôsobe organizácie mnohých ľudských aktivít. Lesník, ktorý kedysi obhospodaroval lesné zdroje chôdzou po zemi, sa teraz spolieha na nákladovo efektívne letecké snímkovanie a satelitné snímky, aby podporil rovnaké funkcie za výrazne znížené náklady. Spoločnosť poskytujúca verejné služby používa na sledovanie umiestnenia káblov a potrubí a na správu ich údržby namiesto manuálnych papierových záznamov geografické informačné systémy a geografické databázy. Prepravná spoločnosť používa GIS na optimalizáciu svojich trás a na umožnenie zákazníkovi sledovať priebeh zásielky. Geografické informačné technológie umožňujú nevyhnutné prepojenia medzi zjavne nesúvisiacimi činnosťami založenými na spoločnej geografickej polohe a viedli k oveľa vyššej úrovni integrácie a zdieľania medzi predtým prísne oddelenými časťami organizácie.

Mnohé z týchto zmien boli vyvolané širším vývojom informačných technológií vo všeobecnosti a nemajú veľa spoločného s výskumom v oblasti geografických informačných vied. Rýchlejšie a lacnejšie výpočtové systémy, prechod od sálových počítačov k počítačom, vývoj internetu a mnoho ďalších prelomov uľahčilo spracovanie a ukladanie geografických informácií v digitálnej podobe. Na druhej strane geografické informácie naďalej zaostávajú za inými typmi informácií, ktoré sú zo svojej podstaty vhodnejšie na digitálne znázornenie, ako sú čísla a text. Geografické informácie sa v niekoľkých kľúčových ohľadoch jedinečne líšia od iných typov informácií, čo naznačuje, že veda o geografických informáciách je obzvlášť dôležitá, ak sa majú prekonať niektoré prekážky efektívneho využívania tejto životne dôležitej formy informácií.

Po prvé, geografické informácie sú bohaté a objemné. Zatiaľ čo obsah knihy so 100 000 slovami je možné zachytiť na megabajtovú disketu, zachytenie primerane presného znázornenia jednej papierovej mapy môže ľahko trvať o dva rády väčšej úložnej kapacity. Jediný obraz Zeme zo satelitu môže vyplniť celú úložnú kapacitu súčasného osobného počítača.

Po druhé, povrch Zeme je nekonečne zložitý a v dôsledku toho musia byť geografické informácie vždy len približné. Existuje teda široká škála možností, v závislosti od toho, čo je zachytené a čo sa stratí v procese vytvárania mapy, alebo znázornenia zemského povrchu v digitálnej podobe. Tieto voľby neskôr ovplyvnia užitočnosť informácií a v prípade chyby môžu viesť dokonca k súdnym sporom.

Po tretie, geografické informácie sú čoraz dôležitejšie pre mnohé činnosti modernej spoločnosti. Rast medzinárodného obchodu a globalizácia ekonomík si vyžaduje bezprecedentnú úroveň znalostí o rozmanitých podmienkach existujúcich v rôznych častiach planéty. Zdroje Zeme sa využívajú čoraz rýchlejšie a na ich efektívne riadenie a ochranu sú potrebné presné informácie. Geografické informácie sú nevyhnutné pre naše pochopenie fyzického systému Zeme a vzájomných vzťahov medzi jeho komponentmi. Úroveň záujmu o podrobné geografické informácie sa navyše geograficky nevyhnutne líši, čo vedie ku komplexným problémom pri zosúlaďovaní dostupnosti s potrebou.

Po štvrté, geografická informačná veda je vo svojej podstate multidisciplinárna. Žiadna existujúca alebo tradičná disciplína si nemôže nárokovať jedinečnú úlohu pri riešení problémov pri narábaní s geografickými informáciami - a skutočne bol výskum v týchto otázkach tradične rozdelený medzi niekoľko disciplín, ktoré medzi sebou často súperili o dostupné zdroje. V tomto prostredí UCGIS dúfa, že poskytne interdisciplinárne miesto stretnutí, kde môžu vedci z rôznych odborov, ktorí majú spoločný záujem na riešení týchto problémov, pracovať spoločne a každá z nich prináša iný súbor prístupov a paradigiem a ich kombináciu do optimálneho efektu.

A nakoniec, rast geografických informačných technológií už mal na spoločnosť hlboké a v mnohých prípadoch nepredvídané vplyvy. Schopnosť používať GIS na prepojenie napríklad digitálnych ulíc a telefónnych zoznamov znamená, že teraz je možné identifikovať telefónne číslo domu tak, že ukážete na jeho obraz na obrazovke počítača. Marketingové kampane je teraz možné zamerať na imputovaný sociálno-ekonomický stav každej domácnosti. Tieto možnosti sú jednoduchým výsledkom vylepšenia technológie, ale ich dôsledky na súkromie jednotlivca sú oveľa hlbšie.

    vybudovať základňu nových objavov a metód, ktoré udržia trvalú vitalitu a konkurencieschopnosť amerického priemyslu geografických informačných technológií v nasledujúcich desaťročiach

ZÍSKANIE A INTEGRÁCIA PRIESTOROVÝCH ÚDAJOV

Integráciu rozmanitých foriem geografických informácií komplikuje úloha aj existencia dvoch veľmi odlišných typov presnosti. Mapa alebo obrázok dokáže s veľkou presnosťou zachytiť relatívne polohy objektov, ale ich absolútne polohy závisia od toho, ako úspešne je mapa alebo obrázok zaregistrovaný do rámu Zeme, predovšetkým od systému zemepisnej šírky a dĺžky. Napríklad môžeme veľmi presne poznať vzdialenosť od jedného vrcholu hory k druhému, ale máme veľmi zlé informácie o ich zemepisnej šírke a dĺžke. Tento rozdiel sa stáva rozhodujúcim, keď je potrebné spojiť dva súbory údajov - pokiaľ obidva nebudú mať vysokú úroveň absolútnej presnosti polohy, dôjde k významným chybám pri nesprávnej registrácii. Takéto chyby sa často vyskytujú pri aktualizácii databáz o zjavne presnejšie informácie.

Podobné problémy integrácie údajov sa vyskytujú na hraniciach medzi súbormi údajov, najmä ak boli zaregistrované nezávisle do rámca Zeme, alebo ak boli vyrobené pomocou rôznych štandardov a protokolov. Tento problém edgematchingu sa často vyskytuje v geografických údajoch a môže mať vážne následky v mnohých aplikáciách. Napríklad cesta môže zmiznúť, zmeniť polohu alebo zmeniť klasifikáciu na hranici okresu, ak sú mapovania týchto dvoch krajov rozdielnych dátumov, boli zaregistrované do rámca Zeme pomocou rôznych kontrolných bodov alebo používajú odlišné systémy klasifikácie. .

Posledné trendy ovplyvňujúce agentúry, ktoré tradične poskytujú základné mapovanie národa, prehĺbili potrebu lepších prístupov k integrácii. Národná infraštruktúra priestorových údajov je koncipovaná ako systém spolupráce medzi agentúrami na všetkých úrovniach - federálnej, štátnej a miestnej - a súkromným sektorom, s cieľom pracovať na spoločných štandardoch a protokoloch pri budovaní národnej základne geografických informácií. Namiesto jednej agentúry, ktorá bude schopná stanoviť svoje vlastné postupy a zabezpečiť vysokú vnútornú úroveň kontroly kvality, sa základné mapovanie budúcnosti poskytne prostredníctvom série dohôd o konzorciu medzi nezávislými výrobcami. Problémy ešte zhoršili komunikačné technológie, ako je internet, ktoré ponúkajú príležitosť integrovať údaje z najrôznejších zdrojov.

Na podporu tohto úsilia musíme na základe vysoko kvalitného výskumu vyvinúť oveľa lepšie nástroje na integráciu údajov, ako v súčasnosti existujú. Termín conflation bol navrhnutý ako spôsob označovania techník, ktoré sú schopné automatickej registrácie súborov geografických údajov na základe rozpoznávania spoločných znakov a úprav geometrických polôh a typov znakov. Konfilačné techniky sú potrebné pre mnoho rôznych typov geografických údajov, od digitalizovaných máp po digitálne obrázky a s rôznym stupňom ľudského zásahu. Aby boli spoľahlivé, musia byť založené na spoľahlivých zásadách vrátane porozumenia príčin nesprávnej registrácie a ich pravdepodobných účinkov.

Niektoré z týchto techník sú pravdepodobne spoločné v iných oblastiach, kde priestorové údaje zdieľajú podobné vlastnosti, ako je napríklad lekárske zobrazovanie, ale v iných prípadoch je potrebné kvôli špecializácii jedinečných charakteristík geografických údajov. Efektívny výskum integrácie si bude vyžadovať spoluprácu mnohých vied so spoločnými záujmami a motiváciami, vrátane spracovania obrazu, rozpoznávania vzorov, robotiky, počítačovej vedy, geodetickej vedy a fotogrametrie.

V nadchádzajúcich rokoch môžeme očakávať pokračujúci výskum lepších nástrojov na získavanie priestorových údajov, keď budú zavedené nové satelitné snímače a budú k dispozícii nové generácie globálnych pozičných systémov. Veľký pokrok je pravdepodobný aj v systémoch zberu pozemných údajov. Kvôli obrovskému množstvu údajov generovaných automatickými senzormi bude čoraz dôležitejšie používať sofistikované algoritmy na smerovanie pozemného vzorkovania, na rozpoznávanie vzorov a analýzu údajov priamo v teréne. Termín GIS v teréne sa používa na popísanie systémov, ktoré je možné preniesť priamo na pozorovacie miesto, a pomocou nástrojov podobných GIS pomáha vedcom zhromažďovať efektívnejšie a ekonomickejšie zastúpenie. Polný GIS sa stáva široko používaným v lesníctve a pri zlepšovaní efektívnosti a minimalizácii dopadov intenzívneho poľnohospodárstva.

DISTRIBUOVANÝ VÝPOČET

V budúcnosti je pravdepodobné, že sa rozsiahle integrované balíčky ako GIS transformujú do zbierok menších interoperabilných modulov. Voľný tok dát medzi nimi umožnia otvorené špecifikácie, ako sú štandardné špecifikácie otvorených objektov odvetvia, a OGIS odvetvia GIS alebo špecifikácia interoperability otvorených geodát. Už sa objavujú prvé verzie týchto softvérových architektúr GIS typu „plug and play“. Moduly môžu koexistovať v jednom systéme alebo môžu byť distribuované v sieti a zostavené iba v prípade potreby a s minimálnym zásahom používateľa. Už teraz zaznamenávame rýchlu implementáciu týchto myšlienok vo forme „doplnkov“ k prehliadačom World Wide Web a v jazykoch, ako je Java.

Tieto technické pokroky v hardvéri, softvéri a komunikácii vytvárajú potrebu dvoch odlišných typov výskumu, ktoré sú zamerané na čo najlepšie využitie širokého technického pokroku v pomerne úzkej oblasti geografických informačných technológií. Potrebujeme rozsiahly výskum ekonómie, inštitucionálnych dopadov a aplikácií distribuovanej výpočtovej techniky a užšie definovaný výskum technických dôsledkov. Posledná uvedená agenda je uvedená nižšie v rámci témy Interoperabilita.

Problémy a aplikácie, ktoré adresuje GIS, sa zdajú byť obzvlášť vhodné na využitie výhod distribuovaného výpočtu. Geografické rozhodnutia podporované GIS musia často robiť mnohé skupiny zainteresovaných strán, ktoré sú distribuované geograficky aj sociálne. Zainteresované strany sa často nachádzajú na rôznych úrovniach administratívnej hierarchie. Môžu sa distribuovať aj správcovia údajov, rovnako ako sila na spracovanie geografických údajov v sofistikovanom softvéri a hardvéri. Na druhej strane vzniká množstvo problémov s implementáciou distribuovaných architektúr, niektoré technické a niektoré inštitucionálne. Napríklad nám v súčasnosti chýba druh komplexných a dôsledných prístupov k opisu údajov, ktoré budú potrebné, ak majú byť používatelia schopní hľadať vhodné zdroje údajov v distribuovaných sieťach.

GIS sa už prispôsobil niekoľkým zmenám vo výpočtových architektúrach. Skoré systémy sálového počítača sa rýchlo rozšírili na vzdialené pracoviská pomocou telefónnych liniek a terminálov. Minipočítače konca sedemdesiatych rokov boli nahradené pracovnými stanicami a osobnými počítačmi, ktoré boli na účely výmeny údajov čoraz viac sieťovo prepojené. Architektúry klient / server boli prijaté na konci 80. rokov, ako prvý krok k distribuovanému softvéru. Dnes sa takéto architektúry zovšeobecňujú na plnú distribúciu, zatiaľ čo používateľovi sa môže zobraziť integrovaný pohľad na systém, ktorý môže mať malý vzťah k jeho skutočnej štruktúre. Skutočne môžeme dospieť do doby, keď bude celá globálna sieť najlepšie poňatá ako jeden integrovaný výpočtový systém, tak ako sme to kedysi chápali sálovým počítačom.

Každá z týchto zmien stimulovala nový rast v aplikáciách GIS, v manažérskych a inštitucionálnych usporiadaniach, ktoré ju podporujú, a v základnej ekonomike GIS a geografických údajoch všeobecne. Tieto zmeny pravdepodobne budú pokračovať v prechode na plne distribuované výpočtové architektúry. Okrem toho je pravdepodobné, že také architektúry poskytnú komunite GIS príležitosť komunikovať s celými novými komunitami, najmä knižničnou komunitou, a geografické informácie sa stanú ešte dôležitejšími pre celý rad ľudských aktivít.

Musíme predvídať nové aplikácie a služby, ktoré budú možné pri distribuovanom výpočte, a náklady a výhody spojené s každou z nich. Je pravdepodobné, že monolitické riešenia, ktoré nevyužijú výhody architektúr distribuovaného výpočtovej techniky, budú v porovnaní s riešeniami, ktoré využívajú možnosti ponúkané technológiou na zdieľanie zodpovedností a úloh medzi rôznymi zainteresovanými stranami, čoraz drahšie. Potrebné sú štúdie o dopadoch implementácie architektúr distribuovaného výpočtu a o možnostiach, ktoré ponúkajú pre GIS a geografické informácie všeobecne. Okrem odborníkov na technické aspekty architektúr, ako sú počítačoví vedci, odborníci na komunikáciu a počítačoví inžinieri, bude efektívny výskum vyžadovať zručnosti geografov, ekonómov, informačných vedcov, digitálnych knihovníkov a odborníkov v oblasti verejnej politiky. UCGIS môže hrať kľúčovú úlohu v poskytovaní inštitucionálneho rámca na prepojenie odborníkov z týchto odborov v koordinovanom prístupe a na rozvíjanie partnerstiev s dodávateľmi softvéru a inými inštitúciami.

EXTENSIONS TO GEOGRAPHIC REPRESENTATIONS

The selection of information to be represented, and the representational scheme employed, is thus often driven by the application, and particularly by anticipating later stages of analysis, modeling, or interpretation. In turn, the results of any analysis can be greatly influenced by how the phenomena under study are represented. This is why, on an everyday level, a strip map or route map is more easily used for traveling from one place to another than an overall areal map, whereas a route map is virtually useless for showing the overall distribution of various geographic features within a given area.

While it is true that current geographic data representation techniques are capable of representing complex associations among multiple variables, they are nevertheless geared toward representation of static situations on a plane surface at a specific scale--in this respect, they echo and are largely limited to the nature of the paper maps from which many data sets are drawn. Many of these 2-dimensional representations can be extended conceptually to accommodate applications in which the third spatial dimension is important, but operational capabilities for representing and analyzing 3-dimensional data have been integrated only recently into general purpose, commercially available geographic information systems. Current spatial data storage and access techniques are also not designed to handle the increased complexity and representational robustness needed to integrate diverse data across a wide range of applications and disciplines.

Earth related data are being collected in digital form at a phenomenal rate, and the data volumes that are being generated are far beyond anything we have experienced so far. The Earth has nearly 1.5 x 10 15 square meters of surface area, a single complete coverage of satellite data at 10 meter pixel resolution would total approximately 1.5 x 10 13 pixels, and the number of bytes needed to store it would be of the same order of magnitude. Also, satellite imagery data is normally represented as a gridded array, or matrix, of cells. It is geometrically impossible, however, to represent the spheroidal Earth with a single mesh of uniform, rectangular cells, and research is needed to find better, less distorted representations.

Although many efforts have been made to integrate GIS with dynamic modeling, most have been limited to the development of an interface between two separate types of software systems. Modeling software tends to operate within very narrowly defined domains using mathematical simulation, while GIS is used primarily for preprocessing of observational data and post-processing for comparative display.

The ability to represent and examine the dynamics of observed geographic phenomena is currently not available within a GIS context, except in the most rudimentary fashion. We urgently need this capability as an essential tool for examining an increasing variety of problems at local, regional, and global scales. Problems requiring the analysis of change through time and of patterns of change range from urban growth and agricultural impacts to global warming. The need for research in this area is of particularly high priority because these representational schemes must be present before databases can be built, or analytical techniques based upon them can be developed.

Given the rapidly increasing use of geographic information systems for policy analysis and decision making, another urgent issue is how to represent data of varying exactness and degrees of reliability, and to convey this additional information to the user. Much work remains to be done on how to handle the fuzziness and imprecision that is inherent in geographic observational data within a digital database. This becomes particularly important when multiple layers of data from varying sources are combined.

COGNITION OF GEOGRAPHIC INFORMATION

Inadequate attention to such cognitive issues is a major current impediment to the effectiveness of geographic information technologies. Cognitive research will lead to improved systems that take advantage of an understanding of human geographic perception and expertise. It may lead to improvements in representations, if the latter can be made to exploit the primitive elements of human spatial understanding. Cognitive research promises to make geographic information technologies more accessible to inexperienced and disadvantaged users, and also to increase their power and effectiveness in the hands of experienced users. Finally, it holds great promise for improving geographic education at all levels, by addressing general concerns about the poor levels of geographic knowledge in society, and low levels of awareness of such critical issues as global environmental change.

For example, research has shown that the effectiveness of In-Vehicle Navigation Systems (IVNS) depends on the format in which information is presented to the user. For most users, certain forms of verbal instructions have been shown to lead to faster processing and fewer errors than map displays, and are also safer because they require less of the driver's attention. Further research will help to determine the types of features that are most usefully included in verbal instructions the optimum timing of instructions and other aspects of the interaction between driver and IVNS.

The development of the Internet has opened the possibility of systems that emulate the functions of map libraries by allowing a user to search for digital geographic data over the network as if he or she were browsing among the shelves of a traditional library. But the future of such technologies depends on our ability to provide a user interface that successfully reproduces all of the map library's functions, including the assistance provided by library personnel to users with a wide range of levels of experience. Many of the concepts used to classify and catalog maps, such as scale, or the latitudes and longitudes that define the map's extent, are likely to be unfamiliar to at least some users of the digital map library.

Research into the cognitive aspects of geographic information technologies is part of a research tradition begun primarily in the 1960s by urban planners, behavioral geographers, cartographers, and environmental psychologists. Planners study how humans perceive and learn about places and environments. Behavioral geographers develop theories and models of the human decision making processes that lead to behavior in geographic space, such as shopping, migration, and the journey to work. Cartographers study how maps are perceived and understood by users with varying levels of expertise. Environmental psychologists have refocused traditional questions about psychological processes and structures, to examine how they operate in the contexts of built and natural environments. All of these disciplines will need to work together to address the cognitive aspects of geographic information technologies.

INTEROPERABILITY OF GEOGRAPHIC INFORMATION

Interoperability implies the sharing or exchange of information between different systems. In some instances data may be transmitted from one system to another in others, instructions may be sent from one system and executed on another, without actual exchange of data. Such technical options are generally easier to resolve than the more fundamental ones related to incompatibilities of languages, representations, and syntax. For systems to be interoperable there must be a consistent set of interpretations for information--one system must be capable of understanding the meaning of another system's data. Such agreement on the meaning of exchanged or shared information is termed semantic interoperability.

Efforts over the past ten to fifteen years have produced a number of exchange standards for geographic information, and many have been adopted. Such exchange standards establish a standard format, with associated semantics. Each system is then able to develop translators to and from the exchange standard, and to map its own terms and language into those of the exchange standard. To date, most of this effort has been focused on the data, rather than on the operations which systems perform. Thus we are currently a long way from achieving the full goals of interoperability. The exchange of data must be initiated explicitly by the user, and command languages and user interfaces are still largely unique to each system.

A key component of any interoperable environment is a shared system for describing data. Such descriptions must travel ahead of the data, informing the recipient system of the data's formats and semantics, so that the recipient system can process it effectively. Metadata has emerged as the accepted term to describe this form of digital documentation, and much attention has been devoted recently to the development of appropriate standards and protocols. Much further work is needed in storing and representing metadata, specifying metadata requirements for geographic domains, and building tools that are able to find commonalities between data from different systems and agencies.

A long term goal of research in interoperability is to develop methods that are capable of extracting and updating essential metadata automatically. The willingness of agencies to invest in the creation of useful metadata has proved to be a key issue in achieving interoperability, since metadata definition is labor-intensive and tends to require a high level of expertise. Yet much metadata could be obtained automatically from the characteristics of the host system, or by examination of the contents of the data set.

Much of the capability of GIS as a tool for the analysis of geographic problems is derived from formal models of geographic features. In the past these models were largely cartographic in origin. But geographic information technologies are now being used to address problems that are not inherently cartographic, such as the modeling of dynamic physical processes. Research is needed to formalize methods for representing all kinds of geographic phenomena, and to develop standardized languages for describing operations. The results of such research will make it easier to integrate GIS data into dynamic models, and to provide the environmental modeling community with tools that use standard languages and thus offer a much higher degree of interoperability.

SCALE

Recent work on scaling behavior of various phenomena and processes (including research on global change) has shown that many processes do not scale linearly or uniformly. Thus, in order to characterize a pattern or process at a scale other than the scale of observation, some knowledge is needed of how that pattern or process changes with scale. Attempts to describe scaling behavior by fractals or self-affine models have proven largely ineffective because the properties of many geographic phenomena do not repeat over a range of scales as precisely as the model requires. Multifractals have shown some promise, but alternatives are needed if we are to understand the impacts of scale changes on information content. Scale-based benchmarking of process and analytical models will help scientists to validate hypotheses, which in turn will improve geographic theory building.

Despite longstanding recognition of the implications of scale for geographic inference and decision making, many questions remain unanswered. The transition from paper maps to digital representations of geographic information forces us to deal formally with the conceptual, technical, and analytical issues of scale in new ways. The cartographer's familiar representative fraction, perhaps the most widely used measure of geographic scale, defined as the ratio of distance on the map to distance on the ground, becomes comparatively meaningless in the world of digital information, where a data set may never exist in paper map form at any stage of its existence. It is easy to demonstrate by isolated example that scale poses constraints and limitations on geographic information, spatial analysis, and models of the real world. The challenge is to articulate the conditions under which scale-imposed constraints are systematic, and to develop geographic models that compensate for scale-based variation.

The widespread adoption of GIS contributes to the scale problem, but it may also offer solutions. GIS facilitates integration across scales advanced database designs can handle data at multiple scales in one consistent format hierarchical structures such as the quadtree allow a single data set to supply representations at many scales and the set of computer-based tools for automated manipulation of scale is growing rapidly. Fundamental scale questions will benefit from coordinated, multidisciplinary research. With the development of alternative models of scale behavior, novel methods for describing the scale of data that are appropriate for the digital world, and intelligent automation of scale change, information systems of the future can both sensitize users to the implications of scale dependence, and provide effective tools for management of scale.

    to assess the sensitivity of data, spatial properties of data, and analyses to changes in spatial and temporal scale

SPATIAL ANALYSIS IN A GIS ENVIRONMENT

Modern data collection methods, such as remote sensing, are capable of supplying data in amounts, detail, and combinations that literally boggle the mind. The increased availability of large, spatially referenced data sets, and improved capabilities for visualization, rapid retrieval, and manipulation within a GIS all point to the inadequacies of the human being's capacities for data analysis, filtering, assimilation, and understanding. If we are to make effective use of this vast supply of data, we need new methods of spatial data analysis that are better designed for this new data-rich environment, whether the objective is to explore for new patterns, or to test and confirm the validity of previous ones.

To remain at the cutting edge of GIS technology, analytic and computational methods must be devised that allow for solutions to problems conditioned by GIS data models and the nature of spatial and space-time research. New forms of statistical analy sis are needed to assess relationships between variables in a variety of new spatial contexts. New theories must be devised that provide understanding of relationships at the new levels of resolution and dimension that are available with new sensing technologies.

Standing in the way of confirmatory spatial data analysis, including modeling, are questions having to do with spatial scale, spatial association, spatial heterogeneity, boundaries, and incomplete data. Without reasonable responses to these problems, the usefulness of GIS as an analytical tool in a sophisticated research environment will surely come into question. By the use of GIS, previously prohibitive, computationally intensive, and highly visual ways of spatial analysis will become accessible at reasonable costs.

UCGIS calls on spatial analysts from both the physical and human sciences to assist in the development of spatial statistics, geostatistics, spatial econometrics, structural and space-time modeling, mathematics, and computational algorithms that can take advantage of the flexibility, capacity, and speed of GIS. Those well-schooled in theory, empiricism, data collection, data manipulation, programming, and computer technology will be in the best positions to make advances in the field, but practitioners such as epidemiologists, ecologists, climatologists, regional scientists, landscape architects, and environmental scientists can provide much useful guidance and input.

New methods, techniques, and approaches are needed for the analysis of very large and complex spatial data sets. Further development is needed in the area of exploratory spatial data analysis, particularly to extend existing methods to data that includes a temporal component. We are just beginning to see the integration into GIS tools of the existing and powerful methods of geostatistics. Procedures must be found that can identify key observations, clusters, and anomalies in spatial data. There is a need to incorporate tools for complex spatial and temporal simulation and to improve access to such advanced analytic and modeling methods as neural nets, wavelets, and cellular automata. We need to explore the implications for spatial analysis of new computing architectures, such as massively parallel and distributed systems, and the implications for analytic and modeling software of open object-based programming methods. Spatial econometrics is a new and burgeoning field, and it is important to link its sophisticated procedures with the functionality and flexibility of GIS, and to find appropriate techniques for heterogeneous geographic data. Better data models are needed in GIS to handle the suite of models used to analyze and forecast spatial interaction, and widely applied in transportation, demography, and retailing and to advance the sophistication of techniques of operations research that are applied to vehicle routing, site selection, and location analysis.

THE FUTURE OF THE SPATIAL INFORMATION INFRASTRUCTURE

Despite the large investments in geographic data development by government and the private sector, there is often a lack of knowledge and experience with the complex policy-related issues that arise from the community-wide creation, compilation, exchange, and archiving of large geographic data sets. Technical, legal, and public policy uncertainties interact, making it difficult to utilize information resources fully to pursue social goals. The ownership of digital geographic data, protection of privacy, access rights to the geographic data compiled and held by governments, and information liability are all concepts that require greater clarity in the new, automated context. Observations of the ramifications of following different policy choices are needed to help guide future choices.

The government sector plays an important role in developing the fundamental spatial information infrastructure due to its activities in the systematic collection, maintenance, and dissemination of geographic data. These resources have significant uses beyond their governmental purposes. For example, subsequent use of geographic data by organizations can stimulate the growth and diversity of the information services market. At the same time, public access to government information remains essential to ensuring government accountability and democratic decision making. Reconciliation of the tensions inherent in these and other policies becomes more important as we move toward global economies and international networked environments. Rigorous and impartial analysis is urgently needed to inform decision makers on the economic, legal, and political ramifications of choosing one policy over another.

    Information Policy . The factors that shape the development of spatial information policy and law reflect traditional and contemporary culture and technology. Research is needed to identify optimal government information policies and practices for promoting a robust spatial information infrastructure. Basic policy issues include intellectual property rights, information privacy, and liability as they pertain to geographic data. A range of perspectives, from local to global, will need to be considered.

UNCERTAINTY IN GEOGRAPHIC DATA AND GIS-BASED ANALYSES

Unfortunately, geographic data are often used, analyzed, and presented under the assumption that they are free of uncertainty. The beguiling attractiveness, the high aesthetic quality of cartographic products from GIS, and the analytical capability of GIS further contribute to an undue credibility, at times, of these products. However, undeserved and inappropriate acceptance of the accuracy of these data is often not warranted for the reasons discussed above. Error-laden data, used without consideration of its intrinsic uncertainty, has a high probability of leading to inappropriate decisions.

Uncertainty exists in every phase of the geographic data life cycle, from data collection to data representation, data analyses, and final results, transcending the boundaries of disciplines and organizations. As it passes along the stages from observation to eventual archiving, geographic data may pass between many different custodians, each of whom may provide their own distinct interpretations to the data. Thus uncertainty is not a constant property of the data's content so much as a function of the relationship between the data and the user: uncertainty is a measure of the difference between the data, and the meaning attached to the data by its current user. For example, if knowledge of the classification scheme used to create a data set fails to pass from one custodian to another, and a user mistakenly attributes the wrong classification scheme, then uncertainty has been increased, because the data contents may now be further from the new user's understanding of the truth, as defined by the new, mistaken classification scheme.

    studying in detail the sources of uncertainty in geographic data and the specific propagation processes of this uncertainty through GIS-based data analyses

GIS AND SOCIETY

    In what ways will GIS actually affect and alter the society it is intended to represent and serve?

At a deeper level, we need to ask to what extent the particular logics, visualization techniques, value systems, forms of reasoning, and ways of understanding the world that have been incorporated into existing GIS techniques limit or exclude the possibilities of alternative forms of representation that may be as yet unexplored. We need to ask how the proliferation and dissemination of GIS has influenced the ability of different social groups to use information for their own empowerment--who it has favored, and who it has excluded. Finally, we need to ask whether ethical or legal restrictions need to be placed on access to geographic information technologies because of their potential for misuse, surveillance, and invasion of privacy.

CONCLUDING COMMENTS

UCGIS intends to refine the agenda, as perceptions change, results accumulate, views are expressed, and problems are solved. We expect to do this roughly every two years, at meetings similar to the one held in Columbus in June, 1996.

Certain readers may be disappointed by apparent absences from the list of topics. We have tried to construct a scientific research agenda, and to organize it in terms of a set of fundamental issues rather than applications, and in consequence none of the topics refers to a specific domain. As dialog proceeds, we expect to identify areas within the ten topics that are particularly relevant to domains--for example, several of the topics are of great relevance to transportation, and several to global environmental change. A matrix showing the importance of each of the ten topics to each domain of GIS application would be useful and should be developed.

Similarly, none of the topics is itself a geographic information technology. We do not have a research priority on GPS, or remote sensing, or GIS, because these technologies form the underlying framework for the entire agenda. Remote sensing, for example, is of particular relevance to the first topic, Spatial Data Acquisition and Integration to Spatial Analysis in a GIS Environment and to Uncertainty in Spatial Data and GIS-Based Analysis. Rather than focus a topic on a specific technology, we feel that a focus on several fundamental issues raised by the technology and currently impeding its use will be more productive.

As noted earlier, UCGIS welcomes comments and discussion of this agenda, involvment in the dialog that will follow its publication, and participation in the process of its continued evolution and refinement.


Methods for Detecting Clusters of Late-Stage Diagnosis of CRC

We conducted a population-based, ecologic study on the geographic distribution of CRC diagnosed at a late stage. The study obtained approval under expedited review from the Florida Department of Health Institutional Review Board and the Florida Cancer Registry (nos. H12005 and H12010).

We analyzed cases of CRC that were diagnosed among Floridians from 1996 through 2010 and reported to the Florida Cancer Registry. Because guidelines recommend CRC screenings begin at 50, we excluded from analysis cases diagnosed before age 50. We also excluded cases for which an autopsy report did not show CRC as cause of death. To account for changes in routine screening practices after a diagnosis, we included only primary diagnoses of CRC however, a prior diagnosis of cancer other than CRC was not grounds for exclusion. We analyzed data on adenocarcinomas only. Adenocarcinomas, approximately 90% of all cases of CRC, arise from adenomatous polyps, and some types of screening can detect these polyps, which can be removed before they progress to cancer (30). We classified cases as early stage or late stage. Cases diagnosed in situ or at localized stage were classified as early, and cases diagnosed at regional or distant stage were classified as late (according to the Surveillance Epidemiology and End Results Summary Staging system). Because an unknown stage has a poor prognosis (35% 5-year survival rate compared with a 90% for a local stage, 70% for a regional stage, and 13% for a distant stage [31]), we classified an unstaged or an unknown case as a late-stage diagnosis.

A proprietary vendor geocoded cases to 2010 census boundaries according to the street address at diagnosis of the person with CRC. Some cases were not geocodable to a street address, and the Florida Cancer Registry does not rework these cases to identify a geocodable address, so we could not use these cases in analysis. In all, we excluded approximately 5% of the cases because they were geocoded only to a zip code and 2% because they were not geocodable even to a zip code.

We used SaTScan ver 9.1.1 in this study. SaTScan uses the spatial scan, which creates a theoretically limitless number of discreet &ldquowindows&rdquo (ie, sections) in a geographic area. The windows vary in size from the smallest (containing 1 unit of analysis, such as a census block group) to the largest (containing a user-defined maximum percentage of population to be evaluated as a cluster). Each window is evaluated as a possible cluster, and the window with the highest maximum likelihood of being a cluster is assigned a P value, which is adjusted for multiple testing (32). We also evaluated secondary clusters. We adjusted for the most likely clusters (P = .05) the maximum number of iterations, or number of potential secondary clusters, was set at 15. When using the option to evaluate secondary clusters, a primary cluster is determined and analysis is rerun, without the primary cluster data, to evaluate potential secondary clusters. This procedure produces geographically distinct clusters and a more homogenous cluster risk, and it detects potential cluster rings. For instance, the surrounding suburbs of an urban center may have lower risk than the urban center (hence the appearance of a ring), thus identifying the urban center as a potential target for prioritized intervention (33). We used circular- and elliptic-shaped scan windows simultaneously. Circular windows are best for detecting small, compact clusters and elliptic windows provide the greatest power for long and narrow clusters (34). Elliptic scans are important for states with long coastlines, like Florida, or extensive borders.

Analysis was conducted by using 2 spatial scan probability models available in SaTScan: the Poisson model and the Bernoulli model. The Poisson model detects late-stage risk clusters by using age-adjusted rates, and the Bernoulli model detects late-stage risk clusters by using a ratio of late-stage diagnoses to early stage diagnoses. We used the Poisson model to detect high- and low-risk clusters for blacks (Hispanic and non-Hispanic), Hispanic whites, and non-Hispanic whites by using US Census 2010 population data and adjusting for age and sex. We used the Bernoulli model to detect clusters for blacks (Hispanic and non-Hispanic), Hispanics whites, non-Hispanic whites, and Cubans of any race. The Cuban category was not mutually exclusive from other categories the majority of Cubans were also classified as Hispanic white. We evaluated Cubans separately because they are an important demographic group in Florida, and the Florida data shows they are at higher risk of late-stage diagnosis of CRC. Census data for the Cuban population from the Census were not available at the level of detail necessary for the Poisson model. The Bernoulli model requires only case-level (cancer registry) data, so we used the Bernoulli model for Cubans by using the variable &ldquoHispanic origin.&rdquo

A modifiable area unit problem (MAUP) is a situation that arises when results change at different sized units of analysis (eg, block group, census tract, county), referred to here as aggregation, or maximum cluster size, referred to here as scale. MAUP can be caused by zonation effects or by regional or contextual effects. An example of a zonation effect is when no associations are found at the county level but are found at the smaller, demographically more homogenous census-tract level. An example of a regional or contextual effect is when a county analysis does not show a trend, but a national analysis shows a north&ndashsouth trend by state. To address MAUP, we conducted a series of scans at different scales: 1%, 2%, and 5% to 50% (at 5% increments) of the population at risk as maximum cluster size. At 1% scale, the maximum cluster size (or window size) evaluated as a cluster is 1% of the total population for each racial/ethnic group. The largest scale possible is 50%. Evaluating a cluster larger than 50% of the population it not an option because such a cluster would indicate areas of statistically lower rates outside the circle rather than inside the circle although both high and low rates can be evaluated. (33). We repeated these scans using 2 levels of geographic aggregation for which census population data was available. We used census tracts (subdivisions of counties ranging from about 3,000 to 7,000 people) and block groups (smallest subdivision of a tract for which the census provides population data by age and sex with an average of 1,500 people).

We evaluated sensitivity by using a known cluster in rural Union County, Florida. A correctional facility in Union County processes new inmates from 2 of 3 state regions and provides medical care to the inmates. The constant influx of inmates into the numerator (due to daily prisoner intake) but not the denominator (which is based on the decennial census and is a &ldquosnapshot&rdquo of the population at one point in time) generates high rates of cancer. In 2011, the rate of CRC in Union County was 182.7 per 100,000, far exceeding the state average of 32.7 (35).


Choose the perfect Samozrejme

Cryptography Video Course

  • Coming Soon
  • Coming Soon
  • Coming Soon
  • Coming Soon
  • Coming Soon
  • Coming Soon

Footprinting N Reconnaissance

  • Unique Content
  • Valuable Price
  • Beginer To Advance
  • Therotical content
  • Practical Videos
  • Full Support

Hacking In Termux

  • Coming Soon
  • Coming Soon
  • Coming Soon
  • Coming Soon
  • Coming Soon
  • Coming Soon

Kumar Atul Jaiswal

Hi, my self kumar atul jaiswal. I am self taught White Hat Hacker, Programmer, Web Developer, Web Penetester by profession but I am a YouTuber by passion and a Computer science student from India. Nice to meet You.

HackerBoY

Hi, my self kumar atul jaiswal. I am self taught White Hat Hacker, Programmer, Web Developer, Web Penetester by profession but I am a YouTuber by passion and a Computer science student from India. Nice to meet You.

Kumar Atul Jaiswal

Hi, my self kumar atul jaiswal. I am self taught White Hat Hacker, Programmer, Web Developer, Web Penetester by profession but I am a YouTuber by passion and a Computer science student from India. Nice to meet You.


Deep learning for ionospheric TEC forecasting at mid-latitude stations in Turkey

Earth's ionosphere is an important medium for navigation, communication, and radio wave transmission. The inadequate advances in technology do not allow enough realization of ionosphere monitoring systems globally, and most research is still limited to local research in certain parts of the world. However, new methods developed in the field of forecasting and calculation contribute to the solution of such problems. One of the methods developed is artificial neural networks-based deep learning method (DLM), which has become widespread in many areas recently and aimed to forecast ionospheric GPS-TEC variations with DLM. In this study, hourly resolution GPS-TEC values were obtained from five permanent GNSS stations in Turkey. DLM model is created by using the TEC variations and 9 different SWC index values between the years 2016 and 2018. The forecasting process (daily, three-daily, weekly, monthly, quarterly, and semi-annual) was carried out for the prediction of the TEC variations that occurred in the first half-year of 2019. The findings show that the proposed deep learning-based long short-term memory architecture reveals changes in ionospheric TEC estimation under 1–5 TECU. The calculated correlation coefficient and R 2 values between the forecasted GPS-TEC values and the test values are higher than 0.94.


8 Answers 8

The Old School method of directly manipulating registry variables with the reg command was on the money. Here's how you do it:

Throw that into a one line script called apath.bat that looks like this:

Then, all you need to provide is the path of the new directory you're adding when calling the script and you're dialed in:

Although Hinch is right. The best way to do it if you're using Vista or above is to use the SETX command which is designed to allow us to propagate environment variables without the risk of directly manipulating the registry with with the reg command that could save you your machine if you manipulate ENV variables enough to use it on the fly.

You could use the HKEY_CURRENT_USERSoftwareMicrosoftCommand ProcessorAutorun registry key to point at a batch file, to allow you to make semi-permanent changes without delving into arcane settings dialogues.

If you don't want to use the GUI (as in Control Panel, System, Advanced, Environment Variables, PATH) you can probably use REG to set HKCUEnvironmentPATH .

The /f forces overwriting of the existing value so you don't have to interactively answer the question.

Edit: %PATH% needs to be quoted.

Edit: It's also worth noting that this probably requires a reboot or re-login before it takes effect. While changing it in the GUI takes effect immediately (for new cmd.exe sessions).

As noted in the reference, if you wanted to write some code, you could send WM_SETTINGCHANGE and that should avoid the login/logout requirement.

It's easy to change the path in the current cmd.exe process:

You can always do HELP PATH for help on the PATH command.

For truly permanent, system-wide changes, you really want to use the System control panel (aka My Computer -> Properties -> Advanced -> Environment Variables, for WinXP). The settings there affect your whole system, including GUI programs in the Explorer shell.

If you only need these changes in the cmd.exe shell, you can run a batchfile that sets them whenever you start a cmd.exe window. Phoshi's answer mentions the HKEY_CURRENT_USERSoftwareMicrosoftCommand ProcessorAutorun , which seems like an excellent option -- easy to make small changes to, and rerun from the commandline if you need to. But this won't affect GUI windows or the Explorer shell.

I'm actually surprised that Sysinternals doesn't have a capable utility to do this. Maybe another of the PStools can do it?

Lot's of ways to do this. REG ADD is one, or REG IMPORT (using an exported .REG file from another computer). SETX /M is another. You could also push it out using Group Policy Preferences (the hands-down easiest way for large numbers of computers)

Another thought not mentioned here, create an autohotkey script that will launch the control panel and enter it for you. It works well if you're already an AHK user :-)


BUSINESS-LEVEL STRATEGIES

Business-level strategies are similar to corporate-strategies in that they focus on overall performance. In contrast to corporate-level strategy, however, they focus on only one rather than a portfolio of businesses. Business units represent individual entities oriented toward a particular industry, product, or market. In large multi-product or multi-industry organizations, individual business units may be combined to form strategic business units (SBUs). An SBU represents a group of related business divisions, each responsible to corporate head-quarters for its own profits and losses. Each strategic business unit will likely have its' own competitors and its own unique strategy. A common focus of business-level strategies are sometimes on a particular product or service line and business-level strategies commonly involve decisions regarding individual products within this product or service line. There are also strategies regarding relationships between products. One product may contribute to corporate-level strategy by generating a large positive cash flow for new product development, while another product uses the cash to increase sales and expand market share of existing businesses. Given this potential for business-level strategies to impact other business-level strategies, business-level managers must provide ongoing, intensive information to corporate-level managers. Without such crucial information, corporate-level managers are prevented from best managing overall organizational direction. Business-level strategies are thus primarily concerned with:

  1. Coordinating and integrating unit activities so they conform to organizational strategies (achieving synergy).
  2. Developing distinctive competencies and competitive advantage in each unit.
  3. Identifying product or service-market niches and developing strategies for competing in each.
  4. Monitoring product or service markets so that strategies conform to the needs of the markets at the current stage of evolution.

In a single-product company, corporate-level and business-level strategies are the same. For example, a furniture manufacturer producing only one line of furniture has its corporate strategy chosen by its market definition, wholesale furniture, but its business is still the same, wholesale furniture. Thus, in single-business organizations, corporate and business-level strategies overlap to the point that they should be treated as one united strategy. The product made by a unit of a diversified company would face many of the same challenges and opportunities faced by a one-product company. However, for most organizations, business-unit strategies are designed to support corporate strategies. Business-level strategies look at the product's life cycle, competitive environment, and competitive advantage much like corporate-level strategies, except the focus for business-level strategies is on the product or service, not on the corporate portfolio.

Business-level strategies thus support corporate-level strategies. Corporate-level strategies attempt to maximize the wealth of shareholders through profitability of the overall corporate portfolio, but business-level strategies are concerned with (1) matching their activities with the overall goals of corporate-level strategy while simultaneously (2) navigating the markets in which they compete in such a way that they have a financial or market edge-a competitive advantage-relative to the other businesses in their industry.


Referencie

Dasu, Tamraparni, and Theodore Johnson. 2003. Exploratory Data Mining and Data Cleaning. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons.

Kaufman, L., and P. Rousseeuw. 2005. Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis. New York, NY: John Wiley.

Rattenbury, Tye, Joseph M. Hellerstein, Jeffrey Heer, Sean Kandel, and Connor Carreras. 2017. Principles of Data Wrangling. Practical Techniques for Data Preparation. Sebastopol, CA: O’Reilly.


Pozri si video: UTM to Latitude Longitude Converter (Septembra 2021).